Недавно тут была статья о параметрических зданиях Захи Хадид, но из текста не слишком понятно, что же такое параметрическая архитектура в принципе. Параметры - это что-то, имеющее отношение к уравнениям, описывающим “модные, стильные, молодёжные” линии современных зданий? Нет, всё интереснее. На самом деле параметрическое проектирование - не столько красиво изогнутые трёхмерные объекты, сколько генетические алгоритмы, полиморфизм, мобильность, анализ комплексных систем и прочий матан. Если вам интересно, что сейчас происходит на стыке архитектуры и информационных технологий, читайте дальше.

Добавлю интриги: сами архитекторы называют “параметрическими” массу самых различных вещей. Как обычно, разложить по полочкам можно только прошлое, а в настоящем - сплошное кипение и путаница.

0. Параметризм - это визуальный стиль

О стилистике плавных линий и изогнутых поверхностей и соответствующих инструментах проектирования надо говорить или много, или ничего. Они просто есть и дают тот узнаваемый результат, который все вы не раз видели.

Кстати, то, что вы прочитали только что - просто стереотип. На самом деле параметрическое здание может выглядеть как угодно, хоть строгим параллелепипедом без окон. Так что картинок в этом разделе не будет. То, что скрывается за красивыми рендерами, гораздо интереснее их самих.

1. Параметризм - это когда форма создаётся при помощи анализа процессов, которые внутри неё будут происходить

Информационное моделирование выводит функционализм на новый уровень, когда процессы, происходящие в здании, рассматриваются как отдельная сущность, наподобие “четырёхмерной морковки” Хокинга, а здание её как бы оборачивает собой, не привнося лишнего.

В списке строений Захи Хадид есть передвижной выставочный павильон, несущие конструкции которого являются одновременно и стенами, и кровлей, и мебелью, и оформлением интерьера, и направляют движение посетителей между экспонатами по нужной траектории. Максимально соответствует функции, да ещё и разбирается, когда не нужен - зачёт! Крупные здания отличаются материалами и конструкцией, но принцип в основу заложен тот же.

Среди традиционных зданий такие образцы тоже есть, например, античный амфитеатр в естественной впадине рельефа, где дно - сцена, а склоны - и сиденья, и ступени, и несущая конструкция, и акустическая поверхность, управляющая распределением звука. Ни прибавить, ни убавить.

Однако в погоне за оптимизацией пространства архитекторы умеют забывать о психологическом комфорте пользователей своих творений, поэтому далеко не все “параметрические” творения любимы горожанами.

2. Параметризм - это когда объект меняется, реагируя на свойства среды или новые функциональные требования

Трансформируемость, мобильность, способность взаимодействовать с окружением - важный ориентир для всех современных архитекторов, но для авангардистов это имеет особенное значение.

Вы знаете, что у обычной шишки чешуйки плотно прижимаются друг к другу в дождливую погоду и растопыриваются в сухую благодаря циклу набухания и высыхания древесных волокон? Это - то, к чему сейчас стремятся передовые архитекторы: чтобы сооружение реагировало на перемены своими основными элементами, а не сложными и дорогостоящими техническими устройствами.

“Умное” здание, нашпигованное датчиками и управляемое программой уже стало мейнстримом, теперь исследователи ищут неэлектронные методы и нестандартные материалы. Например, использование термопар, чтобы нагреваясь на солнце, элемент деформировался нужным образом.

“Надувное” офисное здание Media-ICT.

Современные здания дышат, шевелятся, открывают и закрывают “глаза” при помощи диафрагм, генерируют внутри облака из азота, динамически меняют оптические и теплоизоляционные свойства самого стекла и так далее - в общем, живут насыщенной и интересной жизнью.

Не буду перечислять бесчисленные примеры, превращая пост в кунсткамеру. Обзор нескольких известных параметрических зданий можно увидеть тут. Давайте лучше заглянем в компьютеры проектировщиков.

Для проектов, где объект существует в динамике, привычных CAD-ов недостаточно, и необходимо применять BIM (информационное моделирование зданий). Мир постепенно переходит к технологии “виртуального здания”, но на нашем участке суши пока отстают от этой тенденции (если интересно, почему, читайте разбор с графиками тут).

3. Параметризм - это когда объект создаётся по заранее разработанному алгоритму на основе большого объёма входящих данных

С помощью BIM-программ можно параметризировать проектирование в буквальном смысле, превратить его в “3D-уравнение”. То есть, создать модель, которая благодаря заданным зависимостям будет сама подстраиваться под обстоятельства. Или сформировать набор правил, которые на основе имеющейся информации будут генерировать что-то новое. Алгоритмический морфогенез применим как в минимальных объектах, типа автобусных остановок, так и в крупномасштабных, на уровне градостроительства. Кстати, бюро Захи Хадид и Патрика Шумахера “широко известно в узких кругах” параметрическими генпланами городов, формируемыми при помощи скриптов (КДПВ демонстрирует один из них, это Сингапур).

Вот любопытный ролик, который иллюстрирует параметрический полиморфизм. Текст там не на русском, так что немного поясню происходящее в кадре.

Основной объект - квартал из нескольких зданий. Количество его сторон, их длины и углы между ними можно менять. Здания сами подгоняют свою этажность, количество квартир и комнат в зависимости от этих параметров. Сцепляясь между собой, кварталы образуют сеть, которая в зависимости от числа жителей и активности транспортного потока меняет ширину улиц, выделяет главные и может заменить там часть жилья общественными учреждениями, например, магазинами в первых этажах. Это исследовательская работа, а не реальный инструмент проектирования, но по нему вполне можно понять тенденцию.

Для здания можно написать алгоритм морфогенеза, который применительно к разному исходному материалу выдаст разные результаты, но они будут членами одной “популяции”. Получается архитектурный полиморфизм, современная замена типовому строительству: типизировать можно и так, чтобы одинаковых зданий не было, но были одинаковые технологические и конструктивные приёмы.

Картинка отсюда.

С помощью задания зависимостей можно генерировать и объекты, органично вписывающиеся в уже существующую городскую среду. Именно в этом контексте архитекторы используют понятие “генотип”, подразумевая набор основных параметров, свойств, связей, характеризующих здание или место. Для определения этих “генов” и матрицы взаимодействий между ними всё чаще используют анализ big data и численные аналитические методы. Например, в 1970-х структуру города можно было одновременно анализировать по 2-3 признакам, и это было круто, а самый современный мне попадавшийся пример анализа выяснял закономерности развития около 400 регионов по 25 параметрам.

А чем архитекторов вообще не устраивают «нормальные человеческие» методы проектирования?

Ещё не так давно любое сооружение и создавалось, и воспринималось как цельный статичный объект: дом жилой - одна штука. Сейчас происходит смена парадигмы, каждое строение начинает рассматриваться как динамичная система, элементами которой являются не только материальные объекты, но и незримые: связи, ассоциации, точки и оси восприятия и так далее. Эмерджентность архитектурных систем задаёт обширное поле для исследований, и параметрическая архитектура - это кое-что из того, что получается в итоге.

За рубежом в области внедрения системного анализа, автоматизации и алгоритмизации в проектирование работают как частные фирмы, так и специализированные лаборатории крупных университетов. В России пока только первые ростки, например, образовательная инициатива “Точка ветвления” занимается популяризацией вычислительных методов в архитектуре.

Так может ли компьютер думать за архитектора? Пока нет. Но будущее уже где-то рядом.

Машина должна работать, человек -
думать.
Принцип IBM

Сегодня я расскажу вам, что из себя
представляет искусственный интеллект.
Данная отрасль информатики получила своё
развитие благодаря известным
университетским центрам США:
Массачусетский технологический институт,
Технологический институт Карнеги в
Питтсбурге, Станфордский университет. В
общем исследователей искусственного
интеллекта, работающих над созданием
мыслящих машин, можно разделить на две
группы. Одних интересует чистая наука и для
них компьютер - лишь инструмент,
обеспечивающий возможность
экспериментальной проверки теорий
процессов мышления. Интересы другой группы
лежат в области техники: они стремятся
расширить сферу применения компьютеров и
облегчить пользование ими.

В настоящее время, однако, обнаружилось,
что как научные, так и технические поиски
столкнулись с несоизмеримо более
серьезными трудностями, чем представлялось
первым энтузиастам. На первых порах многие
пионеры искусственного интеллекта верили,
что через какой-нибудь десяток лет машины
обретут высочайшие человеческие таланты.
Предполагалось, что преодолев период "электронного
детства" и обучившись в библиотеках
всего мира, хитроумные компьютеры,
благодаря быстродействию, точности и
безотказной памяти постепенно превзойдут
своих создателей-людей. Сегодня, я думаю, не
найти человека, который бы согласился с
выше сказанными предположениями.

На протяжении всей своей короткой истории
исследователи в области искусственного
интеллекта всегда находились на переднем
крае информатики. Многие ныне обычные
разработки, в том числе
усовершенствованные системы
программирования, текстовые редакторы и
программы распознавания образов, в
значительной мере рассматриваются на
работах по искусственному интеллекту.
Короче говоря, теории, новые идеи, и
разработки искусственного интеллекта
неизменно привлекают внимание тех, кто
стремится расширить области применения и
возможности компьютеров, сделать их более
"дружелюбными" то есть более похожими
на разумных помощников и активных
советчиков.

Несмотря на многообещающие перспективы,
ни одну из разработанных до сих пор
программ искусственного интеллекта нельзя
назвать "разумной" в обычном понимании
этого слова. Это объясняется тем, что все
они узко специализированы; самые сложные
экспертные системы по своим возможностям
скорее напоминают дрессированных или
механических кукол, нежели человека с его
гибким умом и широким кругозором. Даже
среди исследователей искусственного
интеллекта теперь многие сомневаются, что
большинство подобных изделий принесет
существенную пользу. Немало критиков
искусственного интеллекта считают, что
такого рода ограничения вообще
непреодолимы.

К числу таких скептиков относится и
Хьюберт Дрейфус, профессор философии
Калифорнийского университета в Беркли. С
его точки зрения, истинный разум невозможно
отделить от его человеческой основы,
заключенной в человеческом организме. "Цифровой
компьютер - не человек, - говорит Дрейфус. - У
компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни
потребностей. Он лишен социальной
ориентации, которая приобретается жизнью в
обществе, а именно она делает поведение
разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры
не могут быть разумными. Но цифровые
компьютеры, запрограммированные фактами и
правилами из нашей, человеческой, жизни,
действительно не могут стать разумными.
Поэтому искусственный интеллект в том виде,
как мы его представляем, невозможен".

В это же время ученые стали понимать, что
создателям вычислительных машин есть чему
поучиться у биологии. Среди них был
нейрофизиолог и поэт-любитель Уоррен
Маккалох, обладавший философским складом
ума и широким кругом интересов. В 1942 г.
Маккалох, участвуя в научной конференции в
Нью-Йорке, услышал доклад одного из
сотрудников Винера о механизмах обратной
связи в биологии. Высказанные в докладе
идеи перекликались с собственными идеями
Маккалоха относительно работы головного
мозга. В течение следующего года Маккалох в
соавторстве со своим 18-летним протеже,
блестящим математиком Уолтером Питтсом,
разработал теорию деятельности головного
мозга. Эта теория и являлась той основой, на
которой сформировалось широко
распространенное мнение, что функции
компьютера и мозга в значительной мере
сходны.

Исходя отчасти из предшествующих
исследований нейронов (основных активных
клеток, составляющих нервную систему
животных), проведенных Маккаллохом, они с
Питтсом выдвинули гипотезу, что нейроны
можно упрощенно рассматривать как
устройства, оперирующие двоичными числами.
В 30-е годы XX в. пионеры информатики, в
особенности американский ученый Клод
Шеннон, поняли, что двоичные единица и нуль
вполне соответствуют двум состояниям
электрической цепи (включено-выключено),
поэтому двоичная система идеально подходит
для электронно-вычислительных устройств.
Маккалох и Питтс предложили конструкцию
сети из электронных "нейронов" и
показали, что подобная сеть может выполнять
практически любые вообразимые числовые или
логические операции. Далее они
предположили, что такая сеть в состоянии
также обучаться, распознавать образы,
обобщать, т.е. она обладает всеми чертами
интеллекта.

Теории Маккаллоха-Питтса в сочетании с
книгами Винера вызвали огромный интерес к
разумным машинам. В 40-60-е годы все больше
кибернетиков из университетов и частных
фирм запирались в лабораториях и
мастерских, напряженно работая над теорией
функционирования мозга и методично
припаивая электронные компоненты моделей
нейронов.

Из этого кибернетического, или
нейромодельного, подхода к машинному
разуму скоро сформировался так называемый
"восходящий метод" - движение от
простых аналогов нервной системы
примитивных существ, обладающих малым
числом нейронов, к сложнейшей нервной
системе человека и даже выше. Конечная цель
виделась в создании "адаптивной сети",
"самоорганизующейся системы" или "обучающейся
машины" - все эти названия разные
исследователи использовали для
обозначения устройств, способных следить
за окружающей обстановкой и с помощью
обратной связи изменять свое поведение, т.е.
вести себя так же как живые организмы.
Естественно, отнюдь не во всех случаях
возможна аналогия с живыми организмами. Как
однажды заметили Уоррен Маккаллох и его
сотрудник Майкл Арбиб, "если по весне вам
захотелось обзавестись возлюбленной, не
стоит брать амебу и ждать пока она
эволюционирует". Но дело здесь не только
во времени. Основной трудностью, с которой
столкнулся "восходящий метод" на заре
своего существования, была высокая
стоимость электронных элементов. Слишком
дорогой оказывалась даже модель нервной
системы муравья, состоящая из 20 тыс.
нейронов, не говоря уже о нервной системе
человека, включающей около 100 млрд. нейронов.
Даже самые совершенные кибернетические
модели содержали лишь несколько сотен
нейронов. Столь ограниченные возможности
обескуражили многих исследователей того
периода.

В настоящее время наличие
сверхпроизводительных микропроцессоров и
дешевизна электронных компонентов
позволяют делать значительные успехи в
алгоритмическом моделировании
искусственного интеллекта. Такой подход
дает определенные результаты на цифровых
ЭВМ общего назначения и заключается в
моделировании процессов жизнедеятельности
и мышления с использованием численных
алгоритмов, реализующих искусственный
интеллект. Здесь можно привести много
примеров, начиная от простой программы
игрушки "тамагочи" и заканчивая
моделями колонии живых организмов и
шахматными программами, способными
обыграть известных гроссмейстеров. Сегодня
этот подход поддерживается практически
всеми крупнейшими разработчиками
аппаратного и программного обеспечения.

Я считаю, что пока ещё рано говорить об
искусственном интеллекте. Но восходящий
метод, описанный мною, очень настораживает.
Возможно, пройдёт время, и это станет
реальностью, ведь компьютерные технологии
развиваются очень быстро.

Глава I . Искусственный интеллект – его понятие сущность

теории

1.1. Понятие искусственного интеллекта

1.2. История развития систем искусственного интеллекта

1.3. Подходы к построению искусственного интеллекта

1.4. Подход к искусственному интеллекту Алана Тьюринга

1.5. Самообучение искусственного интеллекта

1.6. Искусственный интеллект – новая информационная

революция

Глава II Квантовые компьютеры и нейрокомпьютеры

2.1. Квантовый компьютер

2.2. Нейрокомпьютер

Глава III Основы нейроподобных сетей

3.1. Некоторые сведения о мозге

3.2. Нейрон как элементарное звено

3.3. Нейроподобный элемент

3.4. Нейроподобный сети

3.5. Обучение нейроподобной сети

Глава IV Может ли компьютер мыслить

4.1. Реально ли компьютерное мышление

Заключение

Список литературы

Введение

Сегодняшнее время невозможно представить без компьютера. Применение компьютерных технологий сегодня затрагивает все сферы человеческой деятельности, будь то строительство, промышленность, образование, наука, экономика и т.д.

С каждым годом компьютеры становятся более мощными и производительными, притом технологии развиваются так быстро, что аналитики давшие прогнозы на будущее компьютерной индустрии 10 лет назад, в настоящее время понимают, что здорово просчитались.

Развитие компьютерной техники – это не только увлечение мощности, производительности и снижение себестоимости материалов и технологий, но и разработка и создание новых типов компьютеров, способных мыслить, подобно человеку.

Сегодня, домашний компьютер имеющий процессор с тактовой частотой 5000 MHz, не является фантастикой, хотя раньше о таком даже не думали. Если сегодня тема моей работы звучащая так ” Может ли компьютер мыслить” имеет более философскую направленность, чем направленность математическую. То по прошествии нескольких десятков лет мыслящий компьютер никого удивить не сможет, так же как и сегодня ЭВМ с 2 – х ядерным процессором частотой 5000 MHz. И если студент будущего будет писать подобную работу, на подобную тему, то скорее всего к тому времени будут изложены все математические и логические принципы построения искусственного разума.

Создание искусственно мыслящих машин, может помочь человечеству справиться с теми сложными задачами, с которыми не способен сегодня справиться человек. Например, можно отправлять роботов в далёкие галактики на поиски внеземных цивилизаций. Так же с помощью разумных роботов можно заменить такие профессии как стюард в гостинице или официант, или же использовать роботов для обеспечения безопасности людей. Роботы – полицейские или даже роботы сапёры.

С другой стороны создание искусственного разума может и навредить человечеству. Этому посвящено немало книг в современной художественной литературе, снято не мало фильмов, самым известным из которых является фильм Терминатор. В этом фильме показано в будущем разразилась война людей против созданных ими роботов

Ну, если подойти к проблеме более серьезно – возможно ли на сегодняшний день создание ЭВМ способной мыслить подобно живому человеку. Способных общаться с человеком так, что человек не будет замечать разницы между общением с человеком и машиной. Так что бы общение машины было подобно живому человеческому общению?

Многие учёные скажут – да, такое возможно, но не сегодня, пока человечество ещё не до конца изучившее принципы работы головного мозга, а тем более не может создать мозг электронный или так называемы “кибер мозг” Ведь принципы работы современных ЭВМ достаточно далеки от принципов функционирования живого “биологического” мозга.

Так утверждают пессимисты, а оптимисты работают над созданием и разработкой принципов действия искусственного разума.

Тема моей работы не только актуальна, но и интересна. В своей работе, я попытаюсь изложить сущность искусственного интеллекта, рассказать историю о возникновении теории об искусственном интеллекте. И попытаюсь ответить на вопрос – “Может ли компьютер мыслить?”

Глава I

Искусственный интеллект, его понятие, сущность, теории.

1.1 Понятие искусственного интеллекта.

Что бы ближе подойти к проблеме решения вопроса – может ли компьютер мыслить, не возможно не упомянуть такое понятие как искусственный интеллект. Именно этому я бы хотел посвятить первую главу своей работы.

Искусственный интеллект. Не так давно он находился в одном ряду со звездолетами, внеземными цивилизациями и прочими образами будущего, рожденных воображением писателей-фантастов.

Сегодня фраза «искусственный интеллект» уже почти перестала носить научно-фантастический характер. Все чаще это словосочетание появляется в описании новых компьютерных программ и сложных технических устройств. Все чаще можно слышать утверждение, что при современных темпах роста производительности компьютеров и совершенствования программного обеспечения, создание искусственного интеллекта - лишь дело времени.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется, как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.

В этом определении под термином "знания" подразумевается не только ту информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно "целенаправленно преобразовываться". При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит "в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам".

Здесь я употребил термин интеллектуальная задача. Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин "алгоритм" - один из краеугольных терминов кибернетики.

Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин "алгоритм" происходит от имени узбекского математика Аль-Хо резми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Принято считать, что подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными.

Что же касается задач, алгоритмы, решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, "излишне приписывать им такое мистическое свойства, как "интеллектуальность". В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.

Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т. п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.

Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.

Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.

Начало: 17.08.2010 | Окончание: 17.09.2010

Ян Давид Евгеньевич

Давид Ян , Председатель совета директоров и основатель группы компаний ABBYY, кандидат физико-математических наук, лауреат Премии Правительства России в области науки и техники.

В 1989 году Давид Ян, в то время еще студент 4-го курса МФТИ (Московского физико-технического института), основал вместе с сотрудником ИПТМ РАН Александром Москалёвым компанию Bit Software. В 1998 году Bit Software была переименована в ABBYY. Наряду с основной деятельностью в рамках компании ABBYY. На сегодняшний день ABBYY является одним из ведущих мировых разработчиков программного обеспечения и поставщиком услуг в области распознавания и ввода документов, лингвистики и перевода. Давид участвует в ряде других проектов. Среди них следует отметить:

• Создание первого в мире карманного коммуникационного компьютера для подростков Cybiko (Россия, США, Тайвань, 1998-2003 гг.);
• Участие в компании ATAPY Software (2001);
• Основание и участие в работе компании iiko, читается «Айко», создающей систему нового поколения для управления ресторанами и сервисами индустрии гостеприимства (2005);
• Участие в ряде творческих проектов, таких как мастерская FAQ-Café (2004), ресторан, клуб, галерея ArteFAQ (2007); творческий клуб «Сквот» (2009); клуб «Сестры Гримм» (2009);
• Участие в благотворительных и образовательных проектах, таких как образовательный фонд Ayb («Айб», 2005), Наблюдательный совет МФТИ, образовательный центр Tumo (2006) и ряд других проектов.

Вопросы и ответы:

Вопрос:

Дмитрий
Давид Евгеньевич, по вашему мнению или по мнению Ваших специалистов, на основании какого системообразующего принципа мозг строит абстрактные (обощенные) образы (модели) действительности? Если вообще строит.

Вопрос:

Антон
С. В. Савельев в своем интерью на этом же сайте 4 года назад по поводу ИИ заявил, что ИИ создан не будет, т.к.: [i]"... потому что никаких реальных оснований для создания искусственного интеллекта нет. И то, что называется нейрокомпьютером – абсолютная липа, вымысел людей, занимающихся техническими науками, совершенно не представляющими ни принцип работы мозга, ни принципы мышления. Мозг – морфогенетически активная система. Это означает, что связи между нейронами на протяжении всей жизни все время меняются, а поскольку нейронов у нас 150 миллиардов, то для того, чтобы хотя бы убого смоделировать эту систему, надо взять 150 млрд. процессоров, внутрь которых посадить людей, которые будут случайным образом непрерывно перепаивать связи между ними. При этом еще надо знать еще некоторые закономерности этой перепайки. Люди, которые занимаются построением «псевдонейрокомпьютеров», строят их на алгоритмах, принятых в математике, то есть на тех понятиях, которые для мозга являются казуистикой. Поэтому никакой следующей системы эволюции в виде искусственного интеллекта не будет, т. к. интеллект, т.е. мышление, построено на совершенно других принципах." Вы согласны с его мнением, и если нет - то где у Савельева ошибка?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Технологии нейрокомпьютеров действительно не имеют отношения к понятию «искусственный интеллект». Нейрокомпьютеры – это красивое название чисто статистической, математической идеи, в то время как к искусственному интеллекту причисляют технологии, имеющие отношение к выдвижению гипотезы и к наличию структурной модели об окружающем мире.

Что касается термина «искусственный интеллект», под ним в реальности ученые понимают две вещи. Это, во-первых, моделирование мышления. Во-вторых, технологии, заменяющие человека в определенных сферах его деятельности (это машинный перевод, классификация объектов, распознавание трехмерных сцен, образов и прочее). Эти технологии не имеют никакого отношения к моделированию мышления. Они, как правило, построены на вопросах структурной информации о мире. В этом направлении есть ряд подходов, задача которых – заменить человека в ряде его видов деятельности.

Согласен ли я с Савельевым, что в ближайшем будущем человек не сможет смоделировать человеческое мышление посредством компьютерных процессоров? Думаю, да. Последние исследования показывают, что человеческий мозг и импульс в нем носят не вполне цифровой характер. Это не бинарная система (1 и 0), в ряде случаев она напоминает аналоговую систему, именно поэтому цифровая техника может принципиально не иметь возможности смоделировать мозг.

Что делать в этом направлении? Во-первых, не надо мнить себя Господом Богом. И нужно понимать: то, что мы не смогли смоделировать птицу или стрекозу, вовсе не означает, что мы не научились перемещаться по воздуху. Ведь человек создал сложнейшие технические системы (дельтапланы, вертолеты, самолеты, ракеты), благодаря которым мы можем летать. Если перефразировать Савельева, выходит, раз мы не можем смоделировать мозг в том виде, в каком он существует у человека, мы никогда не научимся в определенном объеме выполнять сложную интеллектуальную работу. Это, конечно, не так. Уже сегодня интеллектуальные компьютерные системы заменяют людей, выполняя их интеллектуальную работу на определенных участках точнее и быстрее.

Вопрос:

Сергей
А нужно ли вообще учить компьютер думать? Это для того, чтобы люди не думали, а только кнопки нажимали как полные идиоты? К этому ли надо стремиться?

Вопрос:

Владимир
Здравствуйте! Расскажите, пожалуйста, какими вы видите перспективы развития ИИ и робототехники в мире и в России. Спасибо!

Вопрос:

Ущеко Вячеслав
Меня интересует нечеткая логика при построении схем искусственного интеллекта. Как Вы считаете, можно ли нечеткую логику использовать для создания новых теорий?

Вопрос:

Глеб
Можно ли у вас работать удалённо? к примеру из Риги? или есть ли у Вас филиалы в Латвии? :)

Вопрос:

Ruslan
У меня несколько вопросов: 1. Насколько плотно специалисты по искусственному интеллекту контактируют с биологами, изучающими мозг? 2. Можно ли в настоящее время, взяв биологический мозг, послойно отсканировать всю архитектуру нейронов и межнейронных связей? 3. Можно ли затем воспроизвести ее в виде микросхемы или смоделировать программно, воспроизведя полностью все количество нейронов и связей между ними? 4. На каком пути, по Вашему мнению, следует ожидать решения проблемы искусственного разума - на пути изучения и копирования человеческого мозга либо на пути совершенствования компьютеров и компьютерных программ на собственной основе? 5. Имеет ли место сознательное противодействие созданию искусственного разума со стороны государств или иных структур из этических соображений или из боязни утратить контроль над этим продуктом?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Я не являюсь специалистом в области исследования мозга и не занимаюсь проблемой моделирования мышления, поэтому мой ответ на этот вопрос будет носить дилетантский характер. Но, тем не менее, я абсолютно уверен, что моделирование деятельности мозга человека на физическом уровне еще долго не даст никакого практического результата. Причина в колоссальной сложности технической системы, под названием «человеческий мозг». В то же время попытки смоделировать мышление с помощью компьютерных процессоров также не смогут дать серьезного результата в связи со значительной упрощенностью этой системы.

На мой взгляд, интересными и перспективными являются эксперименты, комбинирующие эти подходы. Уже известно о первых положительных результатах, когда на базе биологических систем выращенной на кремнии популяции создаются самообучающиеся чипы, реагирующие на внешние раздражители и принимающие простые решения. Мне кажется, что в этом направлении человечество ожидают революционные открытия в самом ближайшем будущем.

Вопрос:

iq
Зачем машину заставлять думать? Машина должна работать. Если ее научить думать, то она заставит работать людей на нее.

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Iq, блестящий каламбур! Возьмем на вооружение! Но, если серьезно, мы все понимаем, что слово «работать» имеет уже не то значение, что 100 лет назад. Если основным ресурсом в эпоху индустриализации было материальное сырье, то сегодня, в эпоху знаний, им становится информация. Преобразование информации в полезные знания и есть та работа, которую выполняют сотни миллионов людей во всем мире. Именно здесь требуется сегодня основная помощь, и современные компьютерные системы помогают человеку решить эту задачу.

А то, что машина заставит человека работать на нее – это скорее надуманные фантастами страхи. Искусственный интеллект – это вполне конкретный термин, объединяющий ряд технологий, связанных с автоматической классификацией объектов, с принятием решений и прочее.

Эти технологии уже давно используются в окружающей нас бытовой технике – от стиральных машин до кондиционеров. Так что, не нужно путать технологии искусственного интеллекта с технологиями искусственного мышления.

Вопрос:

Александр Прусаков
Уважаемый Давид Евгеньевич, я думаю, многие благодарны за Вашу поддержку (наряду с Российским фондом фундаментальных исследований) Двенадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту, которая состоится в Твери. Многие, вероятно, благодарны за формулу счастья, фестиваль бодиарта или вкусный обед за 169 руб. Но, так случилось, что мы живем в момент малоосмысленного реформирования угасающей Российской науки. Здесь Ваше мнение интересно, а Ваше слово значимо! В нынешнем году существенно уменьшается финансирование РФФИ, ресурсы перенаправляются в менее «прозрачные» и эффективные структуры. Есть ли мысли об эффективной организации государственной поддержки наук об Искусственном Интеллекте?

Ответ:

Ян Давид Евгеньевич

Наша компания инвестирует значительные суммы в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Также на Факультете инноваций и высоких технологий (ФИВТ) МФТИ в 2006 году была открыта наша кафедра «Распознавания изображений и обработки текста», где студенты изучают не только Computer Science, но и некоторые специализированные предметы в области искусственного интеллекта.

Мы поддерживаем конференцию «Диалог», которая ежегодно собирает ведущих мировых специалистов в области компьютерной лингвистики. Есть планы по организации и поддержке других мероприятий, конференций и олимпиад в области искусственного интеллекта, лингвистики и компьютерных наук. Сейчас мы находимся в стадии выбора целевых проектов.

Мы как коммерческая организация не можем взять на себя функцию государства. На мой взгляд, единственный правильный путь по поддержке исследований в области искусственного интеллекта – это сотрудничество компаний, аналогичных нашей, и государства в области образования и науки.

Компьютер - существо довольно ленивое. Эдакий толстяк, которому дай волю лишь полежать на диване и поразмышлять в свое удовольствие. Работать руками компьютер и вовсе не обучен - рук-то у него нет! Сотни лет назад люди мечтали совсем о другом компьютере - работящем, послушном, который снял бы с их плеч груз повседневной работы…

По легенде, еще в Средние века великий алхимик создал искусственного человека из глины - Голема. Но работящий истукан скоро вышел из повиновения и был уничтожен своим создателем. А в двадцатом веке появились роботы - искусственные создания, придуманные чешским писателем Карелом Чапеком. Само слово «робот» - чешское, и означает оно просто - работник, трудяга. Кстати, роботы Чапека были существами, подобными людям, из плоти и крови. Сегодня их назвали бы «клонами».

Были ли эти создания компьютерами? Конечно же нет - ведь они были созданы лишь для однообразной, рутинной работы, и не могли научиться чему-то другому. Даже самые совершенные роботы, которые сегодня уже перешли из фантастики в реальность, остаются «узкими специалистами».

Но тем не менее именно появление персонального компьютера открыло дорогу новым роботам - более умелым, а самое главное - способным обучаться.

В конце 90-х годов компания Sony выпустила первую «собаку-робота» Aibo. Это механическое создание трудно спутать с настоящей собакой… Однако оно уже умеет играть с человеком, самостоятельно выполнять несложные команды. Пройдет совсем немного времени - и, возможно, оснащенные компьютерным интеллектом роботы войдут в наш быт так же прочно, как холодильник или пылесос.

Кстати, роботы-пылесосы с компьютером «на борту» уже появились в продаже! Они умеют самостоятельно объезжать препятствия, отличать мусор от нужных вещей и самостоятельно проводить уборку в вашей комнате!

Остается лишь один, самый главный вопрос – когда компьютер научится думать? Не составит ли он тогда конкуренцию человеку?

Впрочем, многие убеждены, что компьютер УЖЕ способен думать! Или способен научиться этому при помощи хитроумных программ.

Например, на Западе создано сразу несколько программ для создания «виртуального собеседника». Такие программы даже соревнуются между собой – каждый год авторитетное жюри выявляет победителя. Задача программы – убедить человека, что он общается не с компьютером, а с живым собеседником.

Примерно такую же задачу ставит перед компьютером знаменитый тест для определения «искусственного разума». Он был создан задолго до появления сегодняшних «персоналок» американским математиком Аланом Тюрингом. Но с тех пор «тест Тюринга» так и не смог пройти ни одни, даже самый мощный компьютер…

Так что же – мы на пороге появления компьютерного разума?

Но не торопитесь. Ведь как бы ни был «разговорчив» компьютерный собеседник, он все равно может произнести лишь те фразы, которые заложены в его память создателем программы. Составить фразу самостоятельно, в ответ на вопрос человека, он пока не может. А именно умение не просто выбрать одно действие из множества вариантов, но и придумать новое, не заложенное в программе, и отличает компьютерный разум от человеческого…